Ryosuke TANNO

本発表では、Pandasで前処理した地域統計・人口移動データをNetworkXのグラフに変換し、ノード・エッジ設計、属性付与、検索用データ化、GraphRAGの考え方を取り入れた意味検索アプリ実装までを紹介します。具体的には、 - 全国1741市町村の統計データであるSSDSE（教育用標準データセット）と、住民基本台帳人口移動データによる市町村間の人の流れを組み合わせることで、地域の動的な関係性をグラフとして表現します - 構造化されたグラフとテキスト情報を活用し、自然言語で対話できる意味的な地域検索アプリのデモも行います（例：「広島と教育・医療・福祉のレベルで似た市町村は？」） -...

This session introduces PandasAI, a Python library that leverages large language models to streamline data tasks from processing and cleaning to visualization and feature creation through conversational interfaces. You will learn how PandasAI simplifies workflows by allowing you to query your...

生成AIがデータ分析業務にもたらすパラダイムシフトとして「複雑な分析関連コードを書く代わりに、自然言語による対話的なデータ分析」を本セッションを通じて体験してみませんか？ 本セッションでは、生成AIを利用したデータ分析の効率化と自動化に焦点を当て、特に、自然言語によるデータ分析機能を提供するPandasAIというライブラリの可能性を紹介します。実世界のデータ分析課題にPandasAIをどのように適用できるか、そのベストプラクティスを共有し、データ処理、クリーニング、可視化、および特徴量生成のプロセスを簡略化する方法を提示します。